Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
104學習
Data Analytics
指的是運用統計、程式與工具，從大量資料中整理、分析並找出有價值的趨勢與洞見，幫助企業做出更精準的決策。具備這項能力的人，能有效降低風險、提升效率，並創造商業價值。在台灣職場中，無論是行銷、財務、製造還是產品開發，都非常吃香，因為數據驅動的決策越來越成為主流。掌握這項技能，能提升競爭力，增加工作表現與升遷機會。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
Excel職場必學統計分析
成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI
AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
從Excel到Power BI數據視覺化
資深經理人教你超強Excel數據力
Power BI 資料清理與建模
AI快速完成專業簡報
輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
SSE Data Analysis Using Excel
隨著大數據的氾濫及電腦計算速度快速地成長，藉助套裝軟體快速分析資料來提升決策速度與品質，幾乎是全民運動了。也因此在許多資訊發達的國家，尤其是美國，造就了大量資料分析家(Data Analyst)的職缺需求。使用Microsoft Excel軟體來進行資料分析的能力。是提供國際大企業獵才的參考，並取得資料分析師的入場券。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Data Power Today國際認證
統計是目前處理不確定性最成熟的一門科學，俱備良好的統計知識，透過統計方法的整理與分析就能有效快速地將資料轉成一種數據資訊，進而提升決策品質與商業價值。具備基本的統計分析能力，有助於爾後適切的使用各種的高等統計方法，提升對於未來的決策分析與品質，也有助於職場上之所需。
Silicon Stone Education (SSE)
Google Analytics (分析) 個人認證資格
Google Analytics (分析) 對初學者來說很簡單易用，而對具備豐富專業知識的用戶來說，它同時是非常強大的工具。獲得這項資格的用戶能在所屬組織內有效善用 Google Analytics (分析)，同時為其他用戶提供這方面的協助。
Google
SSE Big Data Database: NoSQL國際認證
大數據盛行之後，分散式系統成為IT行業的顯學。相對於傳統的關聯式資料庫，NoSQL其分散、非結構化、支援Hadoop、記憶體中處理以及支援MapReduce的特性，在全球各大行業都相繼採用。除了IT及網路業的巨頭(Google, Facebook, Amazon, Microsoft)、其它各行各業如Walmart, Samsung, Comcast也完全投入。可支撐起整個公司的資料儲存、分析、倉儲、串流、即時分析、商業智慧等任務。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Big Data Infrastructure：Hadoop國際認證
要學會大數據的第一步，就是要知道如何從許多的資料來源中存放及處理，而Hadoop就是這樣子的工具。世界500大企業都使用的處理引擎，目前已經成為主流，如果你要跨進大數據的世界，第一個要學的一定是Hadoop。
包括了Hadoop的完整觀念、組成元件、生態系統、重要開發觀念，以及架設維護時的完整考量。通過了本測驗，您將具備處理Hadoop的基本能力，並且可進一步學習Hadoop進階功能。
Silicon Stone Education (SSE)
網頁資料擷取與分析 R
R證照主要驗證持有者在統計分析與資料科學領域運用R語言的能力，涵蓋資料整理、視覺化、統計建模及報告撰寫等技能。此證照適合數據分析師、資料科學家及相關從業人員，有助提升專業競爭力與職場表現。透過考試評估考生對R語言語法及應用技巧的掌握，並強調實務操作能力，廣泛應用於金融、科技、醫療及行銷等產業，成為推動數據驅動決策的重要工具。
財團法人中華民國電腦技能基金會
精選貼文，掌握第一手知識
「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
手把手帶你掌握E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >>
1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
了解更多Power Bi 相關的學習資源 >>
學更多【Power BI】，馬上報名 >>
Power BI 資料視覺化
Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】
Power BI 資料清理與建模
Power BI DAX函數運用
人資必備數據Know-how都在這裡> >
用Power BI 做視覺化數據分析，企業導入時會遇到六大階段
HR數位轉型怎麼做？以數據分析為驅動
從這15個數據指標，開始建立你的招募漏斗
你的招募數據報告，老闆看不懂？ 因為你沒有「資料視覺化」
HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
ChatGPT分析數據資料會出錯嗎？修正盲點教學，制定策略更高效精準
運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！
【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。
除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！
指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」
由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹：
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！
想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！
【ChatGPT數據洞察2】銷售策略
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！
【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案
（圖／旗標出版提供）
最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！
【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？
其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。
（圖／旗標出版提供）
如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下：
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。
總消費額為最低（圖／旗標出版提供）
當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供）
AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
更多【AI工作術】推薦：
ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定
打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作
ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定
Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學
Power BI 與 Excel 的差異與結合：三大關鍵關係解析
Power BI 和 Excel 是數據分析工作中不可或缺的兩款工具，它們之間具備互補關係，可為使用者帶來更加靈活且高效的分析和視覺化能力。以下是三大 Power BI 和 Excel 的關鍵關係解析，能幫助使用者理解兩者的互動並靈活應用於職場：
Power BI 和 Excel 是兩款功能強大的數據分析工具，皆來自微軟，它們有緊密的關聯性，以下是三點具體的關係：
（１）數據來源與整合：Excel 可以作為 Power BI 的數據來源，通過 Excel 中的數據進行更進階的分析。你可以將 Excel 表格導入 Power BI，進行更直觀、動態的報告展示。
（２）視覺化能力：雖然 Excel 具備基本的圖表功能，但 Power BI 提供更豐富的視覺化選項，適合處理大量數據和進行複雜的交互式數據可視化。Excel 則在數據處理和初步分析上仍然佔有重要地位。
（３）DAX 和 Power Query：Excel 中的 Power Query 和 Power Pivot 的分析能力與 Power BI 非常相似，尤其是 DAX（Data Analysis Expressions）語言。學習 Excel 中這些工具有助於更快上手 Power BI。
四大工作應用
（１）財務分析：將公司財務報表數據進行整理，利用 Power BI 視覺化財務趨勢，並能與 Excel 一起進行深入的數據分析。
（２）業務報告製作：Power BI 可用來創建互動式的業務報告，從 Excel 匯入銷售數據，視覺化關鍵業務指標（KPI）。
（３）市場行銷分析：匯總來自各種市場渠道的數據（如 Excel 中的廣告支出），用 Power BI 進行消費者行為的深入分析，優化行銷策略。
（４）人力資源管理：從 Excel 中提取員工數據，利用 Power BI 進行勞動力數據分析，例如員工流動率和工時管理。
應用優點
（１）資料處理與視覺化結合：Excel 優秀的數據處理能力與 Power BI 的高效視覺化工具可以結合，讓使用者更好地解讀數據。
（２）跨平台協作：Power BI 允許用戶與團隊共享交互式報表，無論他們是否使用 Excel，方便跨部門合作。
（３）自動化更新：Power BI 能夠自動更新來自 Excel 和其他數據源的報表，節省手動數據輸入和更新的時間。
課程推薦：從Excel到Power BI數據視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1化
這門課程針對從 Excel 到 Power BI 的進階應用進行了詳細的講解，適合需要將數據分析應用到工作中的專業人士。課程內容涵蓋了數據清理、可視化報表製作，並且教授如何自動化更新資料，大大提升日常工作效率。
這門課程不僅教會你如何靈活運用這兩個工具，更幫助你在職場中脫穎而出，成為數據驅動的決策者。
樞紐分析表這樣用！五大實用技巧提升數據處理效率，懶人包整理！
Excel樞紐分析表（Pivot Table）是 Excel 中最強大的數據分析工具之一，它能夠快速整理、匯總並分析大量數據，使決策變得更加直觀與高效。在職場上，無論是財務報表、業務數據還是市場調查，樞紐分析表都能幫助我們更好地理解數據趨勢。
以下將介紹 Excel 樞紐分析表的五大工具，幫助你最大化提升數據處理效率！
1. 值彙總方式（Summarize Values By）——快速計算關鍵指標
當我們建立樞紐分析表時，最基本的需求就是匯總數據，例如計算總和、平均值或最大/最小值。
【如何使用？】
→ 插入樞紐分析表並選取數據。
→ 在「值」欄位中選擇要分析的數據，如「銷售金額」。
→ 點擊「值欄位設定」，選擇不同的彙總方式，如總和（Sum）、平均值（Average）或計數（Count）。
這個工具適用於財務報告、業績分析等場景，幫助你快速提取關鍵數據。
2. 篩選器（Filters）——聚焦關鍵數據
當數據量過大時，篩選器可以幫助我們快速聚焦於特定條件下的數據。例如，僅顯示特定月份的銷售數據或特定地區的業績表現。
【如何使用？】
→ 在樞紐分析表中，將想要篩選的欄位拖曳到「篩選」區域。
→ 點擊篩選器，選擇想要顯示的條件。
→ 樞紐分析表會即時更新數據。
這個工具適用於市場分析或區域性業績評估，幫助我們更專注於目標數據。
3. 切片器（Slicer）——更直觀的篩選方式
切片器是一種視覺化的篩選工具，可以讓使用者直接點擊篩選條件，而不需要使用傳統的下拉選單。
【如何使用？】
→ 選取樞紐分析表，點擊「插入」>「切片器」。
→ 選擇要當作篩選條件的欄位，如「產品類別」或「銷售區域」。
→ 點擊切片器中的按鈕，樞紐分析表會即時變更。
這對於簡化數據篩選過程非常有幫助，特別適合需要頻繁切換條件的情境。
4. 數據透視圖（Pivot Chart）——將數據圖像化
樞紐分析表本身雖然強大，但數據可視化同樣重要。數據透視圖可以將樞紐表的數據直接轉換成圖表，讓趨勢一目了然。
【如何使用？】
→ 選取樞紐分析表，點擊「插入」>「樞紐圖表」。
→ 選擇適合的圖表類型，如長條圖、折線圖或圓餅圖。
→ Excel 會自動生成圖表，並與樞紐分析表保持同步更新。
這個工具適用於製作報告，讓數據不再只是枯燥的數字，而是清晰易懂的視覺化資訊。
5. 計算欄與計算欄位（Calculated Field & Calculated Item）——進階數據分析
如果內建的計算方式無法滿足需求，可以透過「計算欄位」與「計算欄」來自定義計算公式。例如，在銷售報表中，你可以新增一個「利潤」欄位（=銷售金額 - 成本）。
【如何使用？】
→ 選取樞紐分析表，點擊「分析」>「欄位、項目與組合」>「計算欄位」。
→ 輸入自定義公式，如 =銷售金額 - 成本。
→ 點擊確定後，樞紐分析表會自動新增此計算結果。
這個工具適用於需要進一步計算的商業報表，如毛利率、成長率等。
樞紐分析表不僅能快速整理數據，還可以透過這五大工具進一步提升數據分析的靈活性與效率。無論你是財務專員、行銷人員還是業務分析師，掌握這些技巧，能讓你的數據分析能力更上一層樓！
- - - - - - - - - - - - - - - - -
相關課程推薦：
ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/8ec8ed91-2d58-4d07-aa08-e342a12cb84b
數據分析師｜入門實戰：Excel x AI 打造最強數字力
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/700f35aa-e227-4a12-b673-3b5931342c02
從Excel到Power BI數據視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1
AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
推薦閱讀：
Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學
ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定
【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
報表分析系統推薦指南：中小企業如何不靠工程師也能看懂數據
「上個月業績為什麼下滑？」這個問題，在許多公司需要等上一週才有答案：業務匯出一份檔案，會計匯出另一份，再由某位同事花兩三天比對。等報表做完，問題多半已成定局。報表分析系統的價值，在於縮短從問題到答案之間的時間。
【報表分析系統是什麼】
可以把它理解為企業營運的儀表板層，負責把分散在 CRM、會計、人事、業務與行銷等系統的關鍵數據彙整在同一處，並以圖表呈現。傳統做法依賴試算表手工拼湊，每月要花數天結算才看得到上月數字。
管理王的報表分析系統內建於平台，資料來自企業日常在系統內的作業紀錄，因此不需要另外購買串接服務。
【六項主要功能】
一、全模組數據彙整。任務完成率、團隊績效、客戶轉換漏斗、業務業績排行、行銷活動投報、客服回應時間、員工工時分布與會計收支趨勢，集中在同一個分析介面。
二、自助建立報表。報表支援自訂維度，可依時間區間、部門、個人、客戶分類或商品類別組合，並提供柱狀圖、折線圖、圓餅圖與熱力圖等圖表，主管不必委託工程師撰寫查詢。
三、匯出與排程寄送。支援 CSV、Excel 與 PDF 匯出，也可以設定排程，例如每週一早上自動把上週績效報表寄給各級主管。
四、AI 歸因分析。以一句話提問，例如上個月業績為什麼下滑，AI 會進行原因分析，指出影響較大的因素並提出建議行動。
五、績效透明。個人、團隊與部門的完成率和達成率可以並列檢視，搭配平均處理時間與逾期率，讓績效評估有客觀依據。
六、與戰情室搭配。日常以戰情室看總覽，需要深入時再進入報表分析拆解細節，兩者使用的是同一份資料。
【誰適合使用】
想從憑經驗管理走向數據化管理、但沒有資料分析團隊的企業，是主要的適用對象。
情境一：一家顧問公司的執行長，過去業務報表要延遲一週才看得到。改用平台後，可以即時查看每位顧問的工時、收入貢獻與商機進度，問題剛出現時就能處理。
情境二：一家連鎖餐飲的營運主管，各店資料分散在不同系統，月底才知道盈虧。現在可以比較各店的客單價、毛利與人事成本，異常店面不必等到月報才被發現。
【如何挑選：報表分析系統比較】
報表分析系統比較可以從三種做法切入。
第一種是自行建置資料倉儲與商業智慧工具。分析能力強，但需要專人撰寫查詢與維護資料模型，適合已有資料團隊的企業。
第二種是單點報表工具。上手較快，但資料必須從各系統匯出或另外串接，資料來源愈多，維護工作愈重。
第三種是整合平台內建的報表功能。資料與分析在同一處，免除串接，但前提是日常作業已經在平台上進行。
官網建議優先看四件事：資料來源是否完整、數字是即時還是日結或月結、系統能否把數字轉成該怎麼做的建議，以及介面是否為繁體中文並符合台灣的稅務與發票邏輯。
【讓報表真正被使用的做法】
許多企業導入報表工具之後，真正常態使用的只有少數幾張報表。這不是壞事，重點在於那幾張報表是否對應到實際的決策。建議先從三類報表開始建立。第一類是每週固定檢視的營運報表，例如業績達成、新增客戶與任務逾期率，用排程寄送給主管。第二類是每月檢討用的趨勢報表，觀察收支、客戶轉換與客服回應時間的變化。第三類是臨時性的問題分析，有疑問時再以自訂維度拆解，或直接向 AI 提問。
資料品質同樣重要。如果業務沒有即時更新商機狀態，或客服案件沒有確實結案，報表數字就會失真。導入初期可以先挑一兩個指標，要求相關人員養成登錄習慣，確認數字可信之後再擴大範圍。報表的定義也應該寫清楚，例如成交以簽約日還是收款日認列，避免各部門對同一個數字有不同解讀。當主管開始以報表上的數字作為開會依據，第一線人員自然會更重視資料的完整。
【報表與日常管理的結合】
報表不應該只在月底出現。比較理想的狀態，是把數字融入平日的管理節奏：業務主管每週以業績與商機報表進行一對一討論，客服主管以回應時間與逾期率安排人力，經營者以收支趨勢評估下一季的投入。當每一層主管都有自己固定檢視的報表，並且知道數字變化時該採取什麼行動，數據化管理才算真正落地，而不只是多了一套工具。
【費用說明】
關於報表分析系統費用，管理王採方案制，各系統內建於方案中，不需為單一系統另外付費。想先試用的團隊可以從免費方案開始：NT$0、永久免費，成員上限 10 人，儲存空間 1 GB，註冊贈 AI 點數 500 點（一次性），部分功能為 30 天試用。人數增加後可升級經濟型，每月 NT$5,000，成員上限 30 人，50 GB，每月 AI 點數 1,000 點；商務型每月 NT$10,000，成員上限 60 人，200 GB，每月 3,000 點，含 8 小時遠端導入教育訓練；旗艦型每月 NT$19,900，成員不限，1 TB，每月 10,000 點，含 16 小時遠端導入教育訓練。年繳方案的月費不打折，但加贈 2 個月（付 12 個月用 14 個月）。若標準功能不敷使用，客製化開發為每小時 NT$1,000，加購教育訓練為每小時 NT$2,000、最低 10 小時。費用以 app.ai.com.tw 官網公告為準。
【常見問答】
Q：不會寫 SQL 可以使用嗎？
A：可以。報表以自訂維度與圖表選項組合而成，不需要撰寫查詢語法。
Q：報表可以自動寄給主管嗎？
A：可以設定排程自動寄送，並支援 CSV、Excel 與 PDF 等格式。
Q：AI 分析會額外收費嗎？
A：AI 功能使用方案內的 AI 點數，各方案每月點數不同，免費方案則為註冊時一次性贈送 500 點。
Q：資料可以匯出嗎？
A：可以匯出為常見格式。資料存放於台灣。
【報表分析系統推薦】
對沒有資料團隊的中小企業，報表分析系統推薦從整合平台著手，先讓數據自然累積，再逐步建立自己的分析習慣。管理王由戰國策集團出品，集團深耕企業服務超過 25 年，服務超過 3 萬家企業客戶，並由台灣團隊提供支援。官網說明以一套平台整合多項工具，可省下約七到八成訂閱成本。有興趣的團隊可以先以免費方案試用，或來電了解導入方式。
管理王
AI.com.tw
0800-003-191
好的報告不能缺少這項「關鍵要素」！工作報告兩大類別重點解析
一份好的工作報告能幫助你精準傳遞資訊，但許多人卻經常忽略關鍵要素「數字」。為什麼報告一定要用數字？究竟如何讓你的報告更具說服力？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，解析工作報告的兩大類型，並分享讓報告更具說服力的數字思維！
文／盧泫兌
週五10:00A工廠的意外狀況報告雖然是臨時提交，但有些部分好像還可以再完善。我覺得已經做得很好了。這是緊急報告，能準確傳達當前情況就已經很有價值了。而且能在短時間內整理出意外規模和受損情況的數據，真的很不簡單。不過還是有些遺憾。如果能補充對狀況的持續監控及後續處理進展，報告就會更加完善。
只要有職場經驗的人，應該都深刻體會過報告的重要性。一份出色的報告能滿足所有需求，但拙劣的報告卻可能製造原本不存在的問題，甚至讓主管不安到坐立難安。為什麼報告這麼難做呢？
根據字典定義，報告是「向他人告知事情的結果或狀況」。雖然這個定義看似有些抽象，但只要將報告簡化為「向主管傳遞所有與工作相關的資訊」就容易理解了。甚至像是因病無法上班，向公司請假也是一種報告。
然而，報告的定義中缺少了一個關鍵要素，那就是「How to」，也就是「如何傳遞這些資訊的方式」。如果將「How to」納入考量，重新定義報告，可以歸納出以下的結論。
報告的定義
我們所知悉的報告我們應該做的報告What事情的結果與狀況Who主管與同事When狀況報告－（即時、期限內）結果報告－成果報告How to-用數字來傳達或解釋報告
在將近20年的職場生涯中，我做過無數次報告，即使到了現在，仍然每天都要進行。而這些報告的核心始終如一，那就是「數字」。如果一份報告中缺少數字，或者對數字的解釋和邏輯不足，即便其他內容再怎麼完善，也難免會被要求重新確認後再次報告。請記住，報告的本質在於用數字清晰地呈現事情的結果或狀況，並能夠讓對方充分理解這些數字的意義。
為什麼報告一定要用數字？原因在於，每個人在工作中使用的語言和解讀方式都有所不同，也就是說，每個人會根據自身的思維框架去理解對方的話語。而在純粹依靠語言交流的報告中，溝通誤解的風險自然就會提高。
如果你已經透過工作經驗，充分了解主管和同事的溝通習慣，或許能準確捕捉他們的語言重點。但如果你在有限的時間內無法做到這一點，那麼使用明確、直觀的數字來進行報告，就成了不可或缺的方法。
以下舉例說明，假設報告中以「困難」、「很難」或「不可能」等模糊詞彙來描述，若改以數字表達，其內容將變得更具體明確，修改後的結果如下：
達成目標有一定難度。→目前距離目標還差30％
按照現在的情況，幾乎不可能達成目標。→距離目標營業額還差15億韓元。若要100％達標，接下來每個月至少需要達成5億韓元的營業額。
因為銷售狀況不如預期，很難達標。→距離目標銷售量還差2,500個
工作報告的兩大類別
依照目的不同，工作報告可以分為兩類：一類是「緊急通報」，另一類是「計畫報告」。
緊急通報：突發事件、事故或無法預測的狀況
緊急通報通常針對突發的事件、事故或不可預測的狀況，要求快速傳遞核心資訊。例如，假設某工廠發生火災，若因追求完美的報告內容，花時間整理起火原因、分析詳細數據或提出防範對策，工廠可能在這期間就已燒毀殆盡。在這種情況下，「迅速」才是通報的核心，最重要的是用最少的資訊快速回報當前狀況。然而，追求快速並不代表可以省略數據支撐。
即使是緊急通報，也需要包含一些關鍵數字，例如：是否有人員傷亡？火災規模有多大？火勢大約需要多久才能撲滅？這些可以立即掌握的數據，哪怕簡單，也應列入報告，以解答主管的疑問並協助決策。
計畫報告：公司內的日常報告
計畫報告則涵蓋了公司內大部分的日常報告類型，包括預測、分析、業績、應對方案等內容。這類報告的核心重點在於「準確」和「邏輯」。
在公司中，經常需要透過報告來分享進度或匯報成果。例如，假設收到指示要評估某項業務的可行性，或預測某產品的銷售與生產量，在收到指示時，通常也會被告知報告完成的期限。此時，比起快速完成，準確的數據和合理的邏輯才是計畫報告的關鍵。計畫報告需要提出精準的數據，並透過清晰的邏輯進行詳細解釋。
為了提升計畫報告的品質，建議回顧STEP1，檢視自己是否已經建立起良好的數字思考力，這將成為計畫報告成功的基礎。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
推薦閱讀：
你的KPI是什麼？工作也要像背九九乘法，2招牢記「關鍵指標」重要數字
寫工作報告，別只想當「好孩子」！掌握「2個要領」寫出主管想看的
亞馬遜開會為何禁用PPT？貝佐斯談「6頁報告」如何提升效率
如何用AI分析主管性格？用DISC模型改善向上溝通，應對不同類型上司
用AI分析主管的溝通風格可行嗎？本文介紹如何運用DISC性格模型，判斷主管偏好的溝通方式，並調整彙報、回饋與向上管理策略，讓職場溝通更順暢。節錄自《AI職場溝通力》。
文／紀菲
本文目錄（點擊可快速前往）
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司用AI工具分析主管DISC性格及應用步驟一：蒐集資訊步驟二：利用AI進行分析與回饋步驟三：理解上司的性格步驟四：調整彙報方式步驟五：應用並觀察步驟六：持續改進想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司
在職場上，我們會遇到各種各樣的上司：有的喜歡直來直往，有的喜歡拐彎抹角；有的熱情如火，有的冷靜如水。要想和這些上司打好交道，首先得懂他們！
我有個朋友叫Sam，他在一家公司做專案助理。他的上司王總是個典型的「工作狂」，對工作要求極高。Sam剛就職那陣子，每次彙報工作都小心翼翼地，生怕出一點差錯。但王總似乎總是不太滿意，Sam為此頭疼不已。
有一天，Sam在為一個重要的項目彙報做準備，他知道這將是一次大考。於是，他加班到深夜，把彙報資料做得盡善盡美。第二天，他信心滿滿地走進會議室，結果王總聽了不到5分鐘，就皺起眉頭說：「這些細節我都知道了，直接說重點！」Sam當場就傻眼了，他辛辛苦苦準備的內容就這麼被一句話帶過了。
你看，如果我們不能準確把握上司的性格和溝通風格，那麼我們的努力很可能就會付之東流。
在探索和瞭解他人方面，人類的智慧是無窮的。學者們提出了多種性格分類方法，這些方法可以幫助我們更好地理解他人，更好地與他人溝通。而在職場溝通中，我想給大家介紹一個非常實用的性格分析工具—DISC性格分類模型。這個模型把人的性格分成4種類型：D型（Dominance，支配型）、I型（Influence，影響型）、S型（Steadiness，穩健型）和C型（Compliance，服從型），如下圖所示：
我們可以簡單地這樣記：D老大、I小太陽、S暖寶寶和C小偵探。
D老大：就是那種走路帶風、說一不二的上司。他們目標明確，行動迅速，喜歡掌控全域、直截了當，不喜歡拖泥帶水。
I小太陽：這種人熱情開朗，總是笑容滿面。他們喜歡和人打交道，善於帶動團隊氛圍，鼓勵發揮創意和自由表達。
S暖寶寶：這種人性格溫和，耐心細緻。他們總是默默付出，為團隊提供溫暖和支持，這類上司則更注重團隊的和諧與穩定。
C小偵探：他們邏輯性強，注重細節，總是能發現別人忽略的問題，是團隊中的「糾錯專家」。他們追求完美，對工作品質有極高的要求。
說到這4種性格的人，我腦海裡立刻浮現出《西遊記》。孫悟空就是D老大，戰鬥力「爆表」，喜歡獨當一面；豬八戒就是I小太陽，總能逗大家開心；沙僧則是S暖寶寶，默默付出，不求回報；唐僧就像C小偵探，追求完美、講究細節，如下頁圖所示。
那我們如何應對這幾種性格的上司呢？
遇到D老大，你就得直接點，別繞圈子，有什麼說什麼，別拖拖拉拉的，他們喜歡有決斷力的下屬。
遇到I小太陽，你就得熱情點，多誇誇他們。他們喜歡被人關注和認可，所以你的回饋要及時。
遇到S暖寶寶，你就得耐心點，多聽聽他們的想法。他們雖然話不多，但心裡都有數。
遇到C小偵探，你就得嚴謹點，別出錯。他們眼睛裡容不得一粒沙子，所以你的報告不但要詳細，還需要有深度。
你可能會說：「我知道不同的人有不同的性格，但我不擅長分析別人的性格啊，這可怎麼辦？」不用擔心，有AI幫你，它就像一位高情商的人際管理專家。
用AI工具分析主管DISC性格及應用
比如Adam，他以前總是搞不懂上司的心思。但自從他使用了AI性格分析工具後，一切都發生了翻天覆地的變化。
那Adam具體是怎麼做的呢？
步驟一：蒐集資訊
Adam開始蒐集上司在溝通方面的資訊，包括：上司在團隊郵件中的回覆、上司在會議上的發言、上司寫的報告或工作指導文件。
步驟二：利用AI進行分析與回饋
他將蒐集到的資訊提供給AI，讓AI透過自然語言處理技術來分析上司的語言風格和行為模式。
比如，他可以這樣問AI：
「我們現在面臨的挑戰非常嚴峻。專案進度已經比原計畫落後了整整兩週，這對我們整個季度的業績都有影響。我需要大家立即行動起來，展現出我們團隊的執行力和決心。首先，我要求專案經理立即提供一個詳細的趕工計畫，包括每天的具體任務和預計完成時間。其次，我需要所有團隊成員對自己的工作負責，確保每一步都精確無誤。我們沒有時間再犯錯誤。我不希望再聽到任何關於問題的討論，我需要的是解決方案。如果你遇到障礙，給我一個明確的計畫，告訴我你打算如何解決它。我們的目標是在下個月底前完成這個專案，不要有任何藉口。最後，我需要看到資料，看到進度。每個部門的負責人都要向我報告你們部門的進展情況，以及你們如何確保按時完成任務。我期待大家的表現，讓我們行動起來！」這是我的上司在會議上的發言，請基於這段發言幫我分析上司的DISC性格。
AI回答：
基於您提供的上司在會議上的發言，我們可以嘗試對他的DISC性格進行分析。DISC性格分類模型是一個廣泛使用的性格分析工具，它根據四個主要面向來評估一個人的性格傾向：D（支配型）、I（影響型）、S（穩健型）和C（服從型）。從發言中，我們可以觀察到以下特點：D（支配型）：●強調專案的緊迫性和重要性；●要求立即行動，展現出對結果和效率的重視；●不希望聽到問題，而是直接見到解決方案；●設定明確的目標和期望，即在下個月底前完成專案。I（影響型）：●在這段發言中，上司並沒有特別展現出強烈的影響型特徵，如熱情或鼓勵性的言辭。S（穩健型）：●雖然上司強調了專案的緊迫性，但他並沒有表現出典型的穩健型特徵，如耐心、合作或考慮他人的情感。C（服從型）：●要求專案經理提供詳細的趕工計畫，並需要每個部門報告進展情況；●強調工作推動精確無誤，這反映他對細節和準確性的關注。
基於上述分析，我們可以推斷這位上司的性格傾向於D（支配型）和C（服從型）。他展現出強烈的任務導向性，要求迅速行動、設定明確目標，並關注細節和準確性。他不太注重情感因素或團隊合作等軟性方面，而是更關注結果和效率。
需要注意的是，這種分析是基於一段特定的發言進行的，而人的性格是複雜的，可能在不同情境下展現出不同的特點。因此，這種分析應該被視為一種初步和大致的評估。
在反覆提供不同資訊和AI進行分析討論後，Adam判斷上司很可能是D型。
步驟三：理解上司的性格
Adam又問AI：針對D型上司，如何溝通更有效率？
AI回答：
針對D型上司，要實現高效率溝通，可以考慮以下幾點策略：1.直接和簡潔。D型上司通常喜歡直接、簡潔的溝通方式。因此，在彙報工作、提出問題或尋求回饋時，你應儘量避免冗長和複雜的表述，直接陳述要點，用資料和事實支持你的觀點。2.突出結果和解決方案。D型上司往往關注結果和行動。在與D型上司溝通時，應優先展示你已經取得的成果或計畫達成的目標，並針對問題準備好相應的解決方案，不要只是抱怨或尋求同情。3.尊重上司的時間。D型上司通常時間觀念很強，不喜歡浪費時間。因此，在與其溝通前要確保你的請求或問題是緊急且重要的。同時，在會議或討論中，你應儘量保持高效率和專注，避免進行無關緊要的閒聊。4.保持積極和自信。D型上司通常欣賞下屬積極、自信的態度。在與其溝通時，要表現出你的專業性和自信，同時避免發表過於消極或自我否定的言論。即使你面臨困難或挑戰，也要展現出你正在積極尋找解決方案的態度。5.提供明確和具體的回饋。當D型上司向你提出要求或建議時，你要給予明確和具體的回饋。這有助於他們瞭解你的進展情況和需要的支援。同時，如果你對他們的要求有任何疑問，也要及時提出並尋求澄清。6.瞭解並適應上司的溝通風格。瞭解並適應上司的溝通風格可以幫助你更有效地與他們溝通。透過觀察他們的行為、語言和溝通習慣，你可以逐漸理解他們的期望和需求，並據此調整自己的溝通方式。7.尋求共同點。在溝通中，嘗試找到與D型上司的共同點。這有助於建立聯繫和信任，並使他們更願意聽取你的意見和建議。綜上，要記住，高效率溝通是一個雙向的過程。在努力適應D型上司之溝通風格的同時，也要保持自己的專業性和自信，勇於提出自己的觀點和建議。
步驟四：調整彙報方式
根據AI的回饋，Adam開始調整自己的彙報方式。他學會了在彙報前總結關鍵點，確保每個要點都簡潔有力；他避免進行冗長的解釋，而是直接提供結果和必要的資料支持。在提出問題時，他會同時提供幾個解決方案，並闡述每個方案的利弊。
步驟五：應用並觀察
在下一次與上司的一對一會議中，Adam採用了新的彙報方式。他直接彙報了項目的關鍵成果，並提出了幾個明確的後續行動計畫。Adam注意到上司對他的彙報反應積極，沒有像以前那樣頻繁打斷他，而是認真聽完了他的彙報，並給予了建設性的回饋。
步驟六：持續改進
Adam意識到溝通是一個持續的過程，他決定繼續使用AI來監測上司的反應，並根據需要調整自己的溝通策略。
時間一晃就過去了好幾個月，Adam在這段時間裡截然不同。他和上司的溝通越來越順暢，這讓自己在職場上的形象煥然一新。上司看他這麼能幹，不僅經常找他商量事情，還把更多的重擔交給了他，對他既信任又看重。
想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
那我們可以蒐集哪些資訊提供給AI，讓AI幫助我們分析上司的性格呢？我幫你整理了一下，具體如下：
郵件：上司在郵件中呈現的語言風格、決策指令和溝通方式都是分析上司性格的關鍵線索。
會議發言：如果可能，蒐集上司在會議中的發言，包括開場白、提出的問題、做出的會議總結等。
工作文件：例如主管撰寫的工作報告、專案計畫書或績效評估報告等文件，能夠體現上司的專業風格和性格傾向。
決策案例：記錄上司在特定情境下做的決策，包括決策的速度、風格和偏好等。
回饋和評價：上司在工作中給予的回饋和評價，尤其是上司提出的批評和建議。
日常交流內容：在日常工作中，上司與同事的非正式交流內容，如休息時的聊天內容。
演講：上司公開演講的影片也能為分析上司的性格提供線索。
任務分配方式：上司分配任務的方式也能反映其性格特徵。
最後，溫馨提示一下，人的性格複雜多變，不是一兩個詞就能概括的。比如，一個人平時看起來挺果斷，做事雷厲風行，但處理一些講究細節的問題時，他又能慢得下來。所以，借助AI分析上司的性格時，別指望一次就能分析得徹底，可以多分析幾次，嘗試不同的AI工具。
跟上司打交道，別急著給他們貼標籤，我們得多觀察，多瞭解他們的性格，然後據此調整我們說話做事的方式。要是覺得與上司的溝通不太順暢，就要及時改變溝通策略，在不斷調整的過程中，我們和上司的溝通肯定能越來越順暢。
節錄自：商周出版《AI職場溝通力：讓你在彙報、面試、提案中一開口就說服人．AI時代不被淘汰的職場溝通學》／紀菲 著
掌握 Excel 快速分析5大工具：一鍵生成數據圖表，提升工作效率！
職場上數據分析已經成為提升工作效率的重要技能。無論是市場行銷、財務報表，還是業務分析，Excel 都是不可或缺的工具。而 Excel 中的「快速分析工具」更是讓數據處理變得簡單高效，只需幾個點擊，就能完成繁瑣的數據分析工作。
以下幾個小撇不，記得筆記心法：幫助你輕鬆上手，快速提升數據處理能力！
1. 快速圖表——一鍵生成可視化數據
圖表是數據分析中最直觀的呈現方式，Excel 的快速分析工具可以讓你一鍵生成適合的圖表類型，無需手動設定。
【如何使用？】
→ 選取數據範圍。
→ 點擊「快速分析」按鈕（快捷鍵：Ctrl + Q）。
→ 選擇「圖表」，Excel 會自動推薦適合的圖表類型。
→ 選擇你想要的圖表，點擊即可插入。
這個功能特別適合報告製作，讓數據更具說服力，提升溝通效率。
2. 條件格式——數據趨勢一目了然
條件格式可以讓數據根據特定條件變色，幫助你快速識別關鍵數據。例如，你可以用顏色標記出高於平均值的數據，或用圖示顯示趨勢變化。
【如何使用？】
→ 選取數據範圍。
→ 點擊「快速分析」按鈕。
→ 選擇「條件格式」，系統會推薦不同的格式化方式，如色階、數據條或圖示集。
→ 點擊適合的格式，Excel 會自動套用。
這個功能適用於財務報表、業績分析，能讓數據異常點或趨勢變化一目了然。
3. 總計——快速計算平均值、總和
在分析數據時，經常需要計算總和、平均值、最大值或最小值。Excel 的「總計」功能可以讓你一鍵完成這些計算，而無需手動輸入公式。
【如何使用？】
→ 選取數據範圍。
→ 點擊「快速分析」按鈕。
→ 選擇「總計」，系統會提供多種計算方式，如總和、平均值、計數等。
→ 點擊所需的計算類型，Excel 會自動插入結果。
這個功能特別適合需要快速計算數據的財務人員或業務分析人員。
4. 表格——提升數據管理效率
Excel 的表格功能不僅能讓數據更易於閱讀，還提供篩選、排序等進階功能。
【如何使用？】
→ 選取數據範圍。
→ 點擊「快速分析」按鈕。
→ 選擇「表格」，Excel 會自動將數據轉換為表格。
→ 你可以使用篩選功能快速查找特定數據，或透過格式化提高可讀性。
這對於處理大量數據時特別有用，例如客戶名單、產品銷售數據等。
5. 樞紐分析表——進階數據分析的利器
如果你需要對大量數據進行交叉分析，樞紐分析表是最強大的工具之一。它能幫助你快速匯總數據，並根據不同條件進行篩選。
【如何使用？】
→ 選取數據範圍。
→ 點擊「快速分析」按鈕。
→ 選擇「樞紐分析表」，Excel 會自動建立一個初始的分析表。
→ 你可以拖曳欄位來調整報表結構，進一步分析數據。
這對於數據分析師、財務人員，甚至管理者來說，都是極為實用的工具。
Excel 的快速分析工具能幫助我們在最短時間內處理數據，並生成可視化報表，提升工作效率。不論是初學者還是進階使用者，掌握這五大工具，將讓你的數據分析能力大幅提升！
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Excel 相關課程學習推薦：
【資料整理術】Excel資料整理分析入門
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/41ff32a6-ef22-4da3-9045-8dc3d08ad238
無痛起步-Excel VBA超入門實戰
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/99370a7a-53cc-45d1-b616-fe9f890703c9
【函數入門】別再土法煉鋼！你一定要懂的Excel函數
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/d3a059d0-7ccf-4ca7-b017-cceccb1bffba
從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
開箱資料處理科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
在 Instagram 查看這則貼文 104高職生（@104v.hs）分享的貼文
Excel資料篩選卡關？AI教你IF、COUNTIF、自動篩選一次看懂
Excel進階篩選工具功能強大，卻也是許多上班族最容易卡關的操作。該怎麼下判斷公式？這篇實測用ChatGPT、Copilot等AI工具提示如何解決資料篩選問題、生成包括IF、COUNTIF等函數，並結合自動篩選與進階篩選技巧，就算不熟Excel公式，也能靠AI輕鬆解題！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
先一窺正規Excel書教的篩選解法請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
【使用AI】AI聊天機器人 （ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
ChatGPT網址：https://chatgpt.com/
Copilot網址：https://copilot.microsoft.com/
Gemini網址：https://gemini.google.com/
前一節看到，請AI直接篩選Excel資料實在太方便了，不過，若讀者怎麼操作就是試不出來（有可能您的檔案結構偏複雜）、或者對於提供商業內容給AI有顧慮、又或者ChatGPT的免費上傳額度滿了不能用…，不管任何原因，任何資料篩選需求請AI提示我們用Excel怎麼做行得通嗎？
當然！筆者也建議讀者不要完全捨棄這種解法，畢竟以AI聊天機器人來說，不是每一個都支援上傳Excel檔，而免費的ChatGPT也有上傳附件、圖檔的額度限制，萬一急用時免費額度卻用完了，一定會有請AI輔助解決的那一天，而且，用這一招學一些Excel基本技巧也不錯！
以資料篩選工作來說，Excel的自動篩選、進階篩選功能，及其搭配函數的使用是一定要稍微熟悉的，當操作上卡關時，可以隨時搬出AI來解圍。
先一窺正規Excel書教的篩選解法
延續前一節的範例，底下先快速看一下以往 Excel 書會教的進階篩選做法 (稍微有點高竿喔！沒學過不會是正常的)，做個比較才會有感覺。我們先回顧一下這個例子的需求：
想從經常變動的商品資料中，篩出各分類的最新資料，並單獨存放方便檢視
【第1步】開始做看看。首先，在E3儲存格用函數建立一個篩選條件，這是為了判斷「目前的分類名稱跟下一列名稱是否不同」，假設查出A7那一格的名稱跟A6的不同，就可知道A6那一列是該分類的最新（最後一筆）資料：
在E3用函數建立篩選條件，顯示為FALSE(假)
看一下公式，比較儲存格內容是否一樣時，用了<>「不等於」的符號。此公式表示「判斷A3跟A3的下一格是否一樣」，OFFSET(A3,1,)就表示A3往下一格走，指的是A4儲存格
E3之所以顯示FALSE，是因為A3往下一格，即A4的分類名稱跟A3是一樣的（都是冷氣機），因此會顯示FALSE。若兩儲存格的值不一樣，E3儲存格則會顯示TRUE(真)
【第2步】接著，叫出Excel的「進階篩選器」來操作，進階篩選的基本概念是設定一個條件式，然後用此條件式來篩選資料。下圖的設定就是用剛才的條件式把原始資料篩過一遍：
點選表格內的儲存格，再按下資料頁次排序與篩選區的進階鈕
開啟進階篩選交談窗後，點擊將篩選結果複製到其他地方項目
將資料範圍欄位設為儲存格A2：C14
這一步是重點，將準則範圍欄位設為儲存格E2：E3
將複製到欄位設為儲存格G2，表示將篩出來的資料放在G2
按下確定鈕
呼～完成了！各分類的最新商品都被自動篩選至表格裡
【TIP】Excel進階篩選在執行時，會將E2：E3準則範圍內的條件公式套用到資料範圍的每一列，因此在檢查完A4跟A3的名稱是否一樣後，會繼續往下檢查A5跟A4是否一樣、A6跟A5是否一樣....，依此類推。
請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學
前面的步驟確實能完成Excel篩選任務，而Excel進階篩選器的設定看起來也幾個欄位而已，但本例設計條件式絕對需要經驗，若對Excel不熟，光是「公式該怎麼下（我哪知道該用OFFSET函數！）」、「篩選窗那些設定要怎麼設…」都會卡關。
在沒有提供檔案給AI聊天機器人的情況下，這樣的例子該如何請AI幫忙呢？底下就來試試看，只要我們沒有直接丟資料給AI，它所回覆的通常就會是解法思路，而大部份情況都會教我們用函數搭配一些內建功能來解決問題：
【TIP】提醒讀者，如同第一章提到的，AI聊天機器人絕對會提供我們看似很詳盡的操作步驟，嘗試後出錯是常有的事，但做為操作的參考思路還是有幫助。
如1-5節的說明，最佳的資料提供做法就是上傳資料的截圖給AI
描述需求，務必要指明儲存格，而且我們還附了截圖，AI會錯意的機率小了許多
ChatGPT給的指示很明確，上圖圈起來那一段是要我們在 D3貼上公式，此公式可以識別目前所在的這一列是不是每個分類的最後一筆資料
接著按住填滿控點"+"，往下拉到D14儲存格
最後一筆資料都被識別出來了，目前AI教的結果都正確
接著，上圖AI聊天機器人教筆者用內建的自動篩選器把資料篩出來，這一步也沒問題
【TIP】回顧最開頭所下的提示語，筆者是希望AI把篩出來的資料「額外」統整在G2儲存格，這部分 ChatGPT就沒有回答到。這是常有的事，此時您可以繼續提要求，但以本例來說，步驟6已經把資料篩出來了，直接複製起來貼到其他地方也就完事了，不見得要繼續花時間向AI提問。
跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學
當然，若您稍微知道進階篩選器提供了「把篩選出來的資料額外存放到某儲存格」的功能（如前面的示範），也可以請AI提供這方面的做法給我們參考（再次提醒，只能做為參考，不要期望過高）：
AI這一步是要我們先建立用來篩資料的條件式（也就是前面步驟4的準則範圍）
所教的公式跟前面所用的OFFSET函數稍有不同，沒關係先試試看
先照上圖AI指示的建議，在F2儲存格建立條件式（在Excel內是稱準則範圍，AI是稱條件範圍，這樣的小出入要自己稍微變通一下）
接著就照左圖AI給的「進階篩選器」操作指引一步步做，還是需要抓Bug，例如資料範圍應該是A2:C14，這種小錯誤算是容易修正的
本例照著AI的指引操作完進階篩選器，結果「電風扇」這個分類的最後一筆資料沒被篩出來
前面一再說過，即便照著AI的指引也不見得能保證成功，若遇到像本例「電風扇」的最後一筆資料未被篩出來的問題，我們就得進行除錯，通常不外乎是函數、公式或篩選條件需要調整，是否能糾出問題會很考驗個人的Excel功力。
【TIP】結合前面所學的看起來，問題應該是出在做為準則範圍的那個條件式公式：此問題的關鍵在於兩個公式的邏輯不同，OFFSET函數提供了更靈活的參考範圍，能應對數據結尾的特殊情況，而「=A3<>A4」則單純比較當前列和下一列的值，但當到達最後一列時，下一列並不存在，就不會觸發篩選條件，導致最後一列的電風扇資料被忽略。
請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數
當然，卡關的當下我們通常不會知道可以採用什麼替代函數來做，別忘了可以再次向AI發問，讓它進一步提出修正方案：
繼續追問，直接把遇到的錯誤情況提供給AI：「照你的做法，電風扇這個分類的最後一筆資料沒被篩出來」
但一開始回的好像沒什麼改善，滿常「跳針」講一樣的內容，這是常有的事
重提需求，目標講明確一點，例如請AI改個公式看看
最後AI新給了=COUNTIF(A$3:A$15,A3)=COUNTIF(A$3:A3,A3)這段公式。AI也會幫我們解釋函數用法及公式的邏輯
照AI的給的公式，貼到F3儲存格（需自行將A3:A15改成A3:A14）
再操作進階篩選器一次，成功解決最後一列篩不出來的問題了
【TIP】AI真的很厲害，新給的公式是改用統計次數的COUNTIF函數來處理，這樣就不會有前面=A3<>A4這個條件式所遇到「最後一列沒有下一列，導致最後一列篩不出來」的問題。因此，讀者只要遇到卡關，可以請AI多試不同的公式，這個做法會比請AI在舊公式上除錯來得快。
任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
除了看起來稍微有點學問的進階篩選功能外，爾後讀者如果遇到任何Excel內建操作的問題，都可以把截圖丟給AI聊天機器人，請它給出操作提示。不用怕，任何小功能都行。
【1】例如面對一些不複雜的篩選需求時，Excel的自動篩選功能也常被使用，這是使用率最高的篩選工具：
位於資料頁次/排序與篩選區的篩選鈕是最常用的Excel篩選工具
可以直接勾選要篩選的條件，例如勾選萬華區結果如右
也可在此輸入部份的值，例如大安區做為篩選條件
這裡也提供一大堆自動篩選條件
【2】雖然自動篩選操作起來很直覺，不太需要教，但如果一時不曉得如何指定篩選條件，不妨就把「卡關的截圖」+ 「想篩出什麼資料」請AI給出提示吧：
例如想篩出「請款單編號」中含"10" (月份) 的項目，光點點按按是篩不出來的。這時就可以搬出 AI 聊天機器人來協助：
附上資料截圖
建議附上自動篩選器的截圖，這樣AI聊天機器人的回答才不會太發散
描述需求
本例AI教筆者用萬用字元符號來處理
看到左邊AI聊天機器人的提示，雖然對這個位置的指示沒到很精準，但至少AI有提供篩選的思路(若對於在哪裡輸入不清楚，可以再繼續逼問AI)
【TIP】但提醒讀者，如同第1章所提到的，「請AI教你Excel怎麼操作」比較適合對Excel有一定熟悉的人（以本例來說，至少你自己要用過自動篩選器！），因為AI聊天機器人對操作位置的指示不會100%精準，若您對某功能壓根不熟，光看AI聊天機器人的步驟操作極有可能會白花時間。
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
推薦閱讀：
AI寫Excel公式這樣最省時！ChatGPT、Copilot描述需求、生成函數、錯誤修正一次學會
ChatGPT整理Excel表格超快速！用AI輕鬆搞定複雜資料
【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
產品經理(PM)學習數據分析的好處！強化決策依據、提早發現問題等，提升你的產品市場競爭力
當產品經理 (PM) 掌握了數據分析能力後，可以更全面、深入地應用數據來推動產品成功，數據分析技能讓 PM 不僅能回答「發生了什麼」，還能進一步探索「為什麼會發生」和「我們應該怎麼做」，大幅增強了在產品開發中的核心價值。以下是數據分析對 PM 的詳細好處說明：
1. 強化決策依據
- 客觀數據支撐決策：傳統的決策過程可能依賴經驗或直覺，但數據分析可以提供具體的數字和趨勢，幫助 PM 以更客觀的角度看待問題。例如，針對某功能是否受歡迎，分析其使用數據和留存率就能提供比用戶反饋更有力的證據。
- 快速響應市場變化：透過分析市場數據（如用戶需求變化、競爭對手行動），PM 可以在市場出現變動時更快調整產品策略，搶占先機。
2. 識別問題並發現機會
- 找出用戶痛點：PM 可以通過數據分析識別用戶的困難，例如在某些功能流程中，發現有較多用戶流失，可能意味著該功能體驗需要優化。
- 發現新功能需求：從用戶行為數據中挖掘未來的潛在需求，例如發現用戶在特定情況下會頻繁使用某些功能，可能是新功能的開發方向。
- 市場細分：數據分析能幫助 PM 更清晰地識別目標客群，並了解各類用戶群的不同需求。例如，透過行為分析找出不同用戶群對產品功能的偏好，有利於制定更具針對性的產品策略。
3. 追蹤產品成效
- KPI 和指標監控：PM 可以透過分析各種關鍵績效指標 (KPI) 來判斷產品是否達到目標，如用戶留存率、活躍度和轉化率等。這有助於 PM 對產品發展進行定期檢查，確保方向符合目標。
- 衡量改版效果：每次產品的改版或新功能上線後，PM 可以透過數據分析追蹤改變的影響，如通過 A/B 測試來確定改動是否帶來正面結果，並從數據中了解具體影響程度。
- 數據驅動迭代：透過數據得出的 insights，PM 可以不斷優化和迭代產品，提升用戶體驗。例如，針對某些低互動率的功能，PM 可以根據分析結果找到改進方法。
4. 增強與數據團隊的合作
- 更好地表達需求：當 PM 具備基礎數據分析技能後，可以更精確地描述所需的數據指標和報告形式，避免因溝通不清而浪費數據團隊的時間。
- 提升分析報告的理解力：PM 可以更輕鬆地理解數據團隊提供的分析結果，快速從數據中提取重點，將結果轉化為行動方案，而不是依賴數據專家進行翻譯。
- 減少依賴並增加自主性：具備基本的數據技能後，PM 可以自己完成簡單的數據查詢與分析，減少對數據團隊的依賴，加速產品迭代過程。
5. 提升市場競爭力
- 更全面的市場理解：數據分析不僅幫助 PM 解讀自家產品的表現，也能分析市場動向、競爭對手的策略等。例如，透過第三方數據平台（如 Similarweb 或 App Annie）獲得競品流量來源、用戶行為偏好等。
- 前瞻性預測：在掌握了用戶行為、需求變化的數據趨勢後，PM 可以做出更前瞻的產品策略規劃。例如，預測某種新興需求的增長，並搶先推出對應功能
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！